Índice Hearst - página 7
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pesquisou. Novamente 25. há um correlograma, é uma função. Uma função se transforma em um número somente quando um certo valor do argumento é dado.
"Na análise de séries temporais, um correlograma, também conhecido como gráfico de autocorrelação, é um gráfico das autocorrelações de uma amostra, a partir de h (desfasamento temporal). "
isto é o que parece ser 'Função Autocorrelação' é um gráfico!!!
Agora o que o gráfico (função) recebe em comparação com um número ? então é ele ?
Ou talvez você apenas tenha que comparar não uma função, mas um número com um número.
O índice Hearst é um número e deve ser comparado a um número!!!
Z.I. O correlograma e o ACF são essencialmente um conjunto de coeficientes de autocorrelação. Ele utiliza um único número "coeficiente de autocorrelação (um)". Portanto, eu queria descobrir o que é, o que você acha que é, em que valor do argumento, a função de autocorrelação se torna um coeficiente de autocorrelação. Alguns consertam o ACF em 0,707, outros através do integral - isto é importante para outro problema. Determinar o intervalo de tempo durante o qual um processo está correlacionado com ele mesmo. (Para os comerciantes, este é o tempo durante o qual o processo observado mantém suas características de movimento).
O índice Hurst (HH) é um número que caracteriza uma determinada BP. Agora, tomemos um quociente, por exemplo M1, encontremos a Relação Hearst para ele (desde que tudo esteja correto e não haja erro lógico). Vamos realizar o mesmo procedimento para M2, M3...Mtf e obter um gráfico - dependência do PC em relação à TF. Comparamos, se necessário, com meu correlograma (também um gráfico da TF).
Tudo isso não é necessário? Em seguida, encontramos o coeficiente de autocorrelação na série da primeira diferença, por exemplo M10, e o comparamos com o PC para o mesmo M10.
Serguei, onde estão as inconsistências? Tudo é comparado sem contradição - número a número, função a função!
O Hurst Score (HH) é um número que descreve uma determinada BP. Agora, tomemos um quociente, por exemplo M1, encontre HF para ele (desde que tudo esteja correto e não haja erro lógico). Vamos realizar o mesmo procedimento para M2, M3...Mtf e obter um gráfico - dependência do PC em relação à TF. Nós o comparamos, se necessário, com meu correlograma (também um gráfico da TF).
Tudo isso não é necessário? Em seguida, encontramos o coeficiente de autocorrelação na série da primeira diferença, por exemplo M10 e o comparamos com o PC para o mesmo M10.
Serguei, onde estão as inconsistências? Tudo é comparado sem contradições - número a número, função a função!
1. compor sua própria função e chamá-la pelo nome de outra função bem conhecida é um pouco incorreto. (Mathcadet tem uma função ACF lcorr() integrada - é mais simples e conveniente).
2. "...encontrar o coeficiente de autocorrelação na primeira série de diferenças..." - Como ? o que é ? a fórmula ? (Autocorrelação significa comparar uma série a si mesma, se sem deslocamento, então a correlação = 1 por definição, ao deslocar o coeficiente pode variar de -1 a 1). Unidade o tempo todo em comparação com PC ?
Sergei, talvez o Skype seja melhor, voz mais rápida para explicar tudo + progami em Matkadam explicam um ao outro do que estamos falando. Vamos apagar o teclado aqui. Muito provavelmente, apenas uma confusão de termos. É por isso que não nos entendemos.
Sergey, talvez o Skype seja melhor, é mais rápido para explicar tudo com uma voz + podemos usar o software matcadet para explicar um ao outro do que estamos falando. Vamos apagar o teclado aqui. O mais provável é que haja apenas confusão em termos de termos. É por isso que não nos entendemos.
E o que os telespectadores fazem então. Acho que não. É melhor continuar na mesma direção no mesmo lugar. Quero dizer, no formulário.
Embora você possa se tornar um ouvinte. Mas eles não podem.
O que o público deve fazer então. De jeito nenhum. É melhor continuar na mesma direção no mesmo lugar. Ou seja, na forma.
Embora você pudesse se tornar um ouvinte. Mas eles não poderão fazê-lo.
OK, prometo afixar os resultados na forma de fórmulas e gráficos. Eu entendo o objetivo. Hearst e o coeficiente de correlação - são coisas ou conceitos fundamentalmente diferentes de uma mesma ordem (apenas variando em faixas diferentes). Eu simplesmente não entendo como calcular o "coeficiente de autocorrelação". Eu posso fazê-lo, mas não posso; posso fazer o coeficiente de correlação, mas não posso fazê-lo porque não entendo o que é.
2. "...encontrar o coeficiente de autocorrelação na série da primeira diferença..." - Como ? o que é ? a fórmula ? (Autocorrelação significa comparar a série a si mesma, se sem deslocamento, então correlação = 1 por definição, o coeficiente pode mudar de -1 para 1 ao se deslocar). Unidade o tempo todo para comparar com PC ?
Não consideramos a unidade - caso trivial. A mudança na série da primeira diferença é sempre 1 e apenas 1! - Consideramos a correlação apenas entre as amostras vizinhas na série da primeira diferença em uma TF REAL. Para obter o correlograma, variamos SOMENTE o TF para a série inicial.
Esta é uma definição correta, não deve haver mal-entendidos.
Não. É melhor continuar da mesma forma no mesmo lugar.
Eu concordo. É melhor assim.
Para obter um correlograma, estamos variando SOMENTE o TF para a série original.
talvez, Prival, você esteja certo. Este não é um correlograma, o coeficiente de correlação entre amostras vizinhas na série de primeira diferença encontrada para diferentes TFs.
talvez, Prival, você esteja certo. Não é um correlograma, é um coeficiente de correlação entre amostras vizinhas em uma série de primeiras diferenças encontradas para diferentes TFs.
E isso também me confunde. Se forem comparadas duas matrizes, digamos que uma é M1 e a outra é M5, é claro. Mas as matrizes devem ser de igual comprimento. Suponha que haja 20 valores. Acontece que estamos comparando o comportamento em diferentes horizontes temporais. A ata é de 20 minutos e 5 minutos é de 1h 40 minutos. Isso também não soa bem.
Assumimos que a série é estacionária na primeira aproximação e que não há diferença significativa nas estimativas obtidas da seção da BP na qual esta estimativa é feita.
Assumimos que a série é estacionária na primeira aproximação e que não há diferença perceptível nas estimativas obtidas da seção da BP na qual esta estimativa é feita.
Existe um cálculo do índice Hurst no Matcad (precisamos de fórmulas em forma discreta)?
Até agora, só encontrei isto
Arquivo com abordagens para análise de séries temporais em anexo. Estas fórmulas foram tomadas a partir daí.
Não existe tal função em Matkad.
O que você citou em seu posto parece ser verdade, exceto pelo seguinte (corretamente):
1. Tendências estáveis ou comportamento previsível da BP: Hu<1/2 ou Hu>1/2 (antipessoalidade e persistência respectivamente).
2. falta de estabilidade ou imprevisibilidade do comportamento da BP: Hu=1/2 (CB integrado com MO zero na série de primeira-diferença).